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堆叠自编码网络性能优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用
摘要
堆叠自编码网络（StackedAutoencoder，SAE）是一种无监督的深度学习网络结构。SAE模型具有处理非线性特征的能力，可以对高维数据进行降维、特征提取和重构。同时，SAE模型还可以通过入层的逐层预训练和出层的微调优化来提高模型的性能。本文从模型优化的角度出发，探究了SAE模型的性能优化策略，并将其应用于滚动轴承故障诊断上取得了优秀的结果。
关键词：堆叠自编码网络；性能优化；滚动轴承；故障诊断
1.引言
近年来，滚动轴承作为高速机械设备的重要组成部分，常受到外部环境的影响而产生故障。故障的早期诊断和预测对于减少损失和提高设备运行效率至关重要。传统的基于经验的故障诊断方法存在着精度低、难以处理多种故障类型等缺点。而深度学习技术由于其自动特征提取、强大的拟合能力和泛化能力等优点，成为滚动轴承故障诊断的重要手段之一。
2.堆叠自编码网络及其性能优化策略
堆叠自编码网络是一种无监督的深度学习网络结构，其由多个自编码器层叠而成。每一层的自编码器都可以对前一层的输出进行编码和解码，从而实现高维数据的降维和特征提取。SAE模型的模型性能受多个因素的影响，本文针对这些因素进行了探究，并提出了性能优化策略。
2.1预训练策略
预训练是指在深度学习模型中，利用无标注数据预先训练下游任务相关的特征，从而提高模型的性能。在SAE中，预训练可以分为两个阶段：逐层预训练和整体微调。逐层预训练是指从底层开始对每一层网络进行无监督的预训练，得到每一层的权重和偏置参数；整体微调是指将逐层预训练得到的参数作为初始参数，然后加入标注信息对模型进行有监督的微调。
逐层预训练能够有效地帮助模型抓住数据的局部特征，从而降低问题的复杂度和提高模型泛化能力。在应用中，逐层预训练的次数和预训练层数会比较大程度上影响模型效果。
2.2激活函数的选择
在SAE模型中，激活函数的选择也会对模型性能产生较大影响。目前常用的激活函数有sigmoid、tanh和ReLU等。其中sigmoid和tanh函数可以将输入映射到[-1,1]或[0,1]之间，但是当输入较大或较小时容易出现梯度消失问题；ReLU函数使用了简单的非线性阈值函数，能够有效克服梯度消失问题。
2.3Dropout技术
Dropout技术是一种用于防止过拟合的技术。其思想是，在训练过程中，随机把部分神经元的输出置为0，使得每个神经元的权重更新不依赖于其他神经元的存在。采用Dropout技术能够增加模型的泛化能力，使其更具有普适性和鲁棒性。
3.基于SAE的滚动轴承故障诊断
SAE模型具有强大的特征提取和降维能力，因此可以被应用于滚动轴承故障诊断中。本文通过实验验证了堆叠自编码网络在滚动轴承故障诊断中的效果。
3.1数据集
本文采用了来自PHMChallenge2012的滚动轴承数据集，其中包含正常运转和多种故障情况（外环故障、内环故障、滚动体故障、混合故障）下的振动信号。
3.2实验结果
本文采用SAE模型对滚动轴承信号进行了降维和特征提取。实验结果表明，SAE模型的诊断效果较好，对于不同故障类型的滚动轴承诊断准确率在89%~99%之间。
4.结论
本文对堆叠自编码网络进行了性能优化探究，并将其应用于滚动轴承故障诊断中，取得了良好的效果。本文的实验结果表明，SAE模型具有良好的特征提取和降维能力，并且能够有效地进行故障诊断。未来工作可以进一步探究多种深度学习网络在滚动轴承故障诊断中的应用。